В чем отличие между пакетной нормализацией и слой-нормализацией в нейронных сетях?

Основное отличие между пакетной нормализацией и слой-нормализацией в нейронных сетях заключается в способе нормализации данных. www.mql5.com

Пакетная нормализация (Batch Normalization) предполагает нормализацию каждого отдельного параметра в разрезе исторических данных. www.mql5.com Для этого вычисляются среднее значение и дисперсия для каждого канала по всем элементам (пикселям или токенам) во всех пакетах. isquared.digital Пакетная нормализация ускоряет обучение глубоких нейронных сетей, но требует достаточно большого размера пакета. isquared.digital

Слой-нормализация (Layer Normalization) работает с показателями в рамках текущего состояния, а не опирается на историю значений одного показателя. www.mql5.com Для нормализации используются все блоки в слое текущей выборки. datascience.stackexchange.com Слой-нормализация менее зависима от размера пакета и может использоваться с небольшими пакетами. isquared.digital Она подходит для последовательных задач, в основном в NLP. isquared.digital

Таким образом, пакетная нормализация больше ориентирована на задачи, где важен большой размер пакета, а слой-нормализация — для ситуаций, где важны показатели в текущем состоянии и небольшой размер пакета. isquared.digital